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神经网络是现在最盛行的机器学习算法之一。跟着时间的推移,证明晰神经网络在精度和速度方面,比其他的算法功用更好。而且形成了许多品种,像CNN(卷积神经网络),RNN,自编码,深度学习等等。神经网络关于数据科学和或许机器学习从业者,就像线性回归关于统计学家相同。因而,对神经网络是什么有一个根本的了解是有必要的,比方,它是怎样构成的,它能处理问题的规模以及它的局限性是什么。这篇文章测验去介绍神经网络,从一个最根底的构件,即一个神经元,深化到它的各种盛行的品种,像CNN,RNN等。

神经元是什么?

正如其姓名所标明,神经网络的创意来源于人类大脑的神经结构,像在一个人类大脑中,最根本的构件就叫做神经元。它的功用和人的神经元很类似,换句话说,它有一些输入,然后给一个输出。在数学上,在机器学习中的神经元便是一个数学函数的占位符,它仅有的作业便是对输入运用一个函数,然后给一个输出。

这种神经元中运用的函数,在术语上一般叫做激活函数。首要的激活函数有5种,date,step,sigmoid,tanh和ReLU。这些都将在接下来进行具体地描绘。

激活函数

阶跃函数

阶跃函数界说为

其间,假如x的值大于等于零,则输出为1;假如x的值小于零,则输出为0。咱们能够看到阶跃函数在零点是不行微的。现在,神经网络选用反向传达法和梯度下降法来核算不同层的权重。由于阶跃函数在零处是不行微的,因而它并不适用于梯度下降法,而且也不能运用在更新权重的使命上。

为了战胜这个问题,咱们引入了sigmoid函数。

Sigmoid函数

一个Sigmoid函数或许logistic函数的数学界说如下:

当z或自变量趋于负无穷大时,函数的值趋于零;当z趋于正无穷大时,函数的值趋于1。需求记住的是,该函数标明因变量行为的近似值,而且是一个假定。现在问题来了,为什么咱们要用Sigmoid函数作为近似函数之一。这有一些简略的原因。

1. 它在能够捕获数据的非线性。虽然是一个近似的方式,但非线性的概念是模型准确的重要实质。

2. sigmoid函数在整个过程中是可微的,因而能够与梯度下降和反向传达办法一同运用,以核算不同层的权重。

3. 假定一个因变量遵守一个sigmoid函数的固有假定的高斯散布的自变量,这是一个一般散布,咱们能够获得许多随机发作的事情,这是一个好的的一般散布开端。

可是,sigmoid函数也面临着梯度消失的问题。从图中能够看出,一个sigmoid函数将其输入压缩到一个十分小的输出规模[0,1],并具有十分峻峭的突变。因而,输入空间中仍然有很大的区域,即使是很大的改动也会在输出中发生很小的改动。这被称为梯度消失问题。这个问题跟着层数的添加而添加,从而使神经网络的学习停留在必定的水平上。

Tanh函数

Tanh(z)函数是sigmoid函数的缩放版别,它的输出规模变成了[-1,1],而不是[0,1].

在某些当地运用Tanh函数替代sigmoid函数的原因,一般是由于当数据散布在0周围时,其导数值更高。一个更高的梯度关于更好的学习速率更有协助。下图展示了两个函数Tanh和sigmoid的梯度值图画。

关于Tanh函数,当输入在[-1,1]之间时,得到导数值在[0.42,1]之间。

另一方面,关于sigmoid函数,当输入在[-1,1]之间时,得到导数值在[0.20,0.25]之间。

正如咱们从上图看到的,Tanh函数比Sigmoid函数具有更大规模的导数,因而具有一个更好的学习速率。可是在Tanh函数中,仍然会呈现梯度消失的问题。

ReLU函数

在深度学习模型中,批改线性单元(ReLU)是最常用的激活函数。当函数输入负数时,函数输出0,关于恣意正数x,函数输出自身。因而它能够写成f(x)=max(0,x)

其图画看起来如下:

Leaky ReLU是一个其间最知名的一种变形,关于正数输入,其输出和ReLU相同,可是关于一切负数输出,不再是0,而是具有一个常数斜率(小于1).

  • 这个斜率是在构建模型时,需求运用者设置的参数。它一般被叫做alpha,例如,运用者设置alpha=0.3.这个激活函数则标明为f(x)=max(0.3x,x)。这具有一个理论长处,经过x在一切值处都能有一个影响,使得在x中包括的信息被充分利用。

激活函数还有有其他能够替代的挑选,可是关于从业者和研究人员,发现一般状况经过改动运用其他激活函数替代ReLU,并不能带来满足的收益。在往常实践中,ReLU比Sigmoid或许tanh函数体现的更好。

神经网络

到现在为止,咱们现已介绍完了神经元和激活函数,它们一同是构建恣意神经网络的根本构件。现在,咱们更深化的了解什么是神经网络,以及它们不同的品种。我激烈的主张你,假如关于神经元和激活函数有任何的疑问,回过头去温习一下它们。

在了解一个神经网络之前,有必要去了解神经网络中的Layer(层),一层Layer是一组有输入输出的神经元。每一个神经元的输入经过其所属的激活函数处理,例如,这是一个小型神经网络。

网络的最左面的layer叫做输入层,最右边的layer叫做输出层(在这个比如中,只要一个节点)。中心的layer叫做躲藏层,由于其值不能在练习会集观察到。咱们也能够说,咱们的神经网络比如,具有3个输入单元(不包括偏置单元),3个躲藏单元,1个输出单元。

任何神经网络都至少包括1个输入层和1个输出层。躲藏层的数量在不同的网络中不同,取决于待处理问题的复杂度。

另一个需求做笔记的重点是每一个躲藏层能够有一个不同的激活函数,例如,在同一个神经网络中,躲藏层layer1或许运用sigmoid函数,躲藏层layer2或许运用ReLU,后续的躲藏层layer3运用Tanh。激活函数的挑选取决于待处理的问题以及运用的数据的类型。

现在关于一个能够做准确猜测的神经网络,在其间每一层的每一个神经元都学习到了确认的权值。学习权值的算法叫做反向传达,其间的细节超越了本文的规模。

具有超越一个躲藏层的神经网络一般被叫做深度神经网络。

卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络(CNN)是神经网络的一种,在核算机视觉范畴运用十分广泛。它的姓名来源于组成其躲藏层的品种。CNN的躲藏层一般包括卷积层,池化层,全衔接层,以及归一化层。这些层的姓名简练的标明晰,运用了卷积和池化函数等作为激活函数,而不是运用之前界说的一般激活函数。

想要具体的了解CNN,需求先了解什么是卷积和池化。这些概念都来源于核算机视觉范畴,界说如下:

  • 卷积:卷积作用在两个信号(1维)或许两张图片(2维)上:你能够以为其间一个作为"输入"信号(或图片),另一个作为一个"滤波器"(也叫作kernel,核),然后生成第三个信号作为输出。
  • 用非专业的表述,便是在输入信号上运用一个滤波器。实质上,运用一个kernel(核)乘以输入信号,得到调整后的输出信号。数学上,两个函数f和g的卷积界说如下:

这便是输出函数和kernel(核)函数的点乘运算。

在图画处理事例中,可视化一个卷积核在整个图片上滑动是十分简略的,每个像素的值都是在这个过程中改动的。

池化(pooling):池化是一个根据采样的离散化处理。它的方针是对输入(图片,躲藏层,输出矩阵等)进行下采样,来减小输入的维度,而且包括部分区域的特征。

  • 有两个首要的池化品种,max和min pooling。正如其姓名标明的,max pooling是在挑选区域挑选中最大值,min pooling是在挑选区域中挑选最小值。

因而,正如咱们所看到的,卷积神经网络CNN是一个根本的深度神经网络,它包括多个躲藏层,除之前介绍的非线性激活函数之外,这些层还运用了卷积和池化函数。

更多概况能够在以下网站找到:

http://colah.github.io/posts/2014-07-Conv-Nets-Modular/

循环神经网络(RNN)

循环神经网络RNN,正如其名,是一个十分重要的神经网络品种,在自然语言处理范畴运用十分广泛。在一个一般的神经网络中,一个输入经过许多层的处理后,得到一个输出,假定了两个接连的输入是相互独立不相关的。

可是这个假定在许多日子中的情节并不建立。例如,假如一个人相应猜测一个给定时间的股票的价格,或许相应猜测一个语句中的下一个单词,考虑与之前观测信息的依靠是有必要的。

RNNs被叫做循环,由于它们关于一个序列中的每一个元素履行相同的使命,它们的输出依靠于之前的核算。另一个了解RNN的视点是,以为它们有"回忆",能够捕捉到到现在为止的核算信息。理论上,RNN能够充分利用恣意长序列中的信息,可是实践上,它们被约束在能够回忆只是一些过程。

结构展示,一个RNN如下图所示。它能够幻想成一个多层神经网络,每一层代表每一个确认时间t的观测。

RNN在自然语言处理上展示了十分巨大的成功,尤其是它们的变种LSTM,它能够比RNN回忆得更多的。假如你对LSTM感兴趣,我主张你参阅一下文章:

http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

在这篇文章中,我测验去全面的介绍神经网络,从最根本的结构,一个神经元,到最有用的神经网络类型。这篇文章的方针是使更多的的读者了解神经网络怎么从0开端构建,它被运用在哪一些范畴,以及它的一些最成功的品种有哪些。

我理解有还有许多其他盛行的神经网络品种,将计划鄙人一篇文章中触及,假如你想要早一点掩盖到某些主题,请向我主张。

参阅:

  • http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Neural_Networks
  • https://stats.stackexchange.com/questions/101560/tanh-activation-function-vs-sigmoid-activation-function
  • https://www.kaggle.com/dansbecker/rectified-linear-units-relu-in-deep-learning
  • http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/MultiLayerNeuralNetworks/
  • https://www.cs.cornell.edu/courses/cs1114/2013sp/sections/S06_convolution.pdf
  • http://machinelearninguru.com/computer_vision/basics/convolution/image_convolution_1.html
  • http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/